You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
35 lines
4.3 KiB
35 lines
4.3 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
|
|
"translation_date": "2025-08-27T09:26:13+00:00",
|
|
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
|
|
"language_code": "bn"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স
|
|
|
|
|
|
|
|
> ছবি: [Jelleke Vanooteghem](https://unsplash.com/@ilumire) [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/cloud?orientation=landscape) থেকে
|
|
|
|
বড় ডেটার সাথে ডেটা সায়েন্স করার ক্ষেত্রে ক্লাউড একটি বড় পরিবর্তন আনতে পারে। পরবর্তী তিনটি পাঠে আমরা দেখব ক্লাউড কী এবং এটি কেন খুবই সহায়ক হতে পারে। আমরা একটি হার্ট ফেইলিউর ডেটাসেট বিশ্লেষণ করব এবং একটি মডেল তৈরি করব যা কারো হার্ট ফেইলিউরের সম্ভাবনা মূল্যায়নে সাহায্য করবে। আমরা ক্লাউডের শক্তি ব্যবহার করে মডেলটি প্রশিক্ষণ, ডিপ্লয় এবং দুটি ভিন্ন উপায়ে ব্যবহার করব। একটি উপায় শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর ইন্টারফেস ব্যবহার করে "লো কোড/নো কোড" পদ্ধতিতে, অন্যটি Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK) ব্যবহার করে।
|
|
|
|
|
|
|
|
### বিষয়বস্তু
|
|
|
|
1. [ডেটা সায়েন্সের জন্য ক্লাউড কেন ব্যবহার করবেন?](17-Introduction/README.md)
|
|
2. [ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স: "লো কোড/নো কোড" পদ্ধতি](18-Low-Code/README.md)
|
|
3. [ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স: "Azure ML SDK" পদ্ধতি](19-Azure/README.md)
|
|
|
|
### কৃতজ্ঞতা
|
|
এই পাঠগুলো ☁️ এবং 💕 দিয়ে লিখেছেন [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets) এবং [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)
|
|
|
|
হার্ট ফেইলিউর প্রেডিকশন প্রকল্পের ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছে [
|
|
Larxel](https://www.kaggle.com/andrewmvd) থেকে [Kaggle](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data)। এটি [Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) লাইসেন্সের অধীনে রয়েছে।
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**অস্বীকৃতি**:
|
|
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই। |